(57)【要約】【課題】  現状の設定値は設計から提供される理論値か設定されているか、更新頻度が長いため、実状と合わない設定値で生産計画を立案している。本発明は、工場全体の生産計画の精度を高めるため、製造ラインから収集される実績データと、設定パラメータを構成する要素作業毎の値と比較しながら設定値の補正と精度の高い予測設定値を設定する手段を有するシステムを提供する。【解決手段】  生産能力を構成する要素作業ごとの作業時間の実績値と設定値とを比較し、さらに製造ラインに対する影響度を判定しながら精度の高い生産計画を立案することを可能とするシステムの提供。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客からの要求量と製造ラインからの供給量をもとに需給調整をする生産計画エンジン部と生産計画エンジン部から出力された生産計画をもとに製造ラインの製造計画を作成する製造計画作成エンジン部と、生産計画エンジン部と製造計画作成エンジン部に用いるマスタデータを一元的に管理する生産・製造計画マスタ部と製造ラインの実績データを収集する製造ライン実績データ収集部とその実績データから生産・製造計画マスタ部のデータを更新するマスタデータ更新機能を有するシステムであって、製造ラインから収集される要素作業単位の実績データと設定パラメータを構成する要素作業毎の値が異なっている場合に、実績データから算出されているパラメータに基づき生産計画や製造計画を立案し、設定パラメータに基づき立案された生産計画や製造計画と比較し、あらかじめ設定してある生産量の許容範囲からはずれていると判断されている場合に、設定値を実績データに補正し、さらにそれに基づく精度の高い予測マスタデータを設定することを特徴とする生産製造計画立案システム。
【請求項２】
顧客からの要求量と製造ラインからの供給量をもとに需給調整をする生産計画エンジン部と生産計画エンジン部から出力された生産計画をもとに製造ラインの製造計画を作成する製造計画作成エンジン部と、生産計画エンジン部と製造計画作成エンジン部に用いるマスタデータを一元的に管理する生産・製造計画マスタ部と製造ラインの実績データを収集する製造ライン実績データ収集部とその実績データから生産・製造計画マスタ部のデータを更新するマスタデータ更新機能を有するシステムであって、製造ラインから収集される要素作業単位の実績データと設定パラメータを構成する要素作業毎の値が異なっている場合に、実績データから算出されているパラメータに基づき生産計画や製造計画を立案し、設定パラメータに基づき立案された生産計画や製造計画と比較し、あらかじめ設定してある生産量の許容範囲からはずれていると判断されている場合に、設定値を実績データに補正し、さらにそれに基づく精度の高い予測マスタデータを設定と作業指示をすることを特徴とする生産製造計画立案システム。
【請求項３】
顧客からの要求量と製造ラインからの供給量をもとに需給調整をする生産計画エンジン部と生産計画エンジン部から出力された生産計画をもとに製造ラインの製造計画を作成する製造計画作成エンジン部と、生産計画エンジン部と製造計画作成エンジン部に用いるマスタデータを一元的に管理する生産・製造計画マスタ部と製造ラインの実績データを収集する製造ライン実績データ収集部とその実績データから生産・製造計画マスタ部のデータを更新するマスタデータ更新機能を有するシステムであって、製造ラインから収集される要素作業単位の実績データと設定パラメータを構成する要素作業毎の値が異なっている場合に、実績データから算出されているパラメータに基づき生産計画や製造計画を立案し、設定パラメータに基づき立案された生産計画や製造計画と比較し、あらかじめ設定してある生産量の許容範囲からはずれていると判断されている場合に、設定値を実績データに補正し、さらにそれに基づく精度の高い予測マスタデータを設定と部材調達をすることを特徴とする生産製造計画立案システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製品・部品の生産計画立案システム、特に製造工程の生産能力の変動が大きい製品・部品の生産計画立案システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
生産計画や製造計画を立案する上で、立案された計画の精度向上のためには、できる限り現実の生産活動の実績をフィードバックして計画を作成することが重要である。設定されるマスタデータはいくつかあるが、特に、各工程の生産能力、リードタイム、歩留りなどは重要であり、これらの予測精度が生産計画や製造計画の精度に大きく影響すると考えられる。従来、設定されるマスタデータは、設計から提供される理論値の設定されているか、例え更新されるにしても生産計画や製造計画を立案するサイクルより長いサイクル（例えば1ヶ月単位）で更新されていることが実状である。生産計画の精度を向上させるには、生産計画の立案期間によりその方法が異なる。例えば、比較的期間の長い生産計画の精度向上を図る方法としては、特開２００３−１６７９４２号公報のようにリードタイム、歩留りについて、実績値を基に理論計算から予測される値を算出する方法が開示されている。特開２００３−１６７９４２号公報においては、計画期間が比較的長い（３ヶ月から12ヶ月程度）の生産スケジューリング行う時に、リードタイム、歩留りといったマスタデータを実績値と生産開始時から時系列に表されるマスタデータ予測値を算出するコンピュータシステムが開示されている。
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−１６７９４２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところが、製造手順の変更が多い製品や作業者のスキルに依存するような製品においては、以下のような課題が生じる。（１）作業手順や作業者のスキルによって製造ラインの生産能力が変動する。（２）生産能力が変動するために生産計画・製造計画通りに製品や部品が完成しないことがある。このような課題を解決するには、マスタデータの更新を実施することが重要となる。しかし、このようなマスタデータは時間と共に変動するため、製造ラインの実績値を見ながら適宜実施して行かなくてはならないが、生産計画・製造計画立案のサイクルが短い場合、従来取り組んできたようなマスタ設定方法では生産計画・製造計画の精度が維持できなくなってきた。加えて、このようなマスタデータの変動が生産計画・製造計画に影響していない可能性も持っており、実績値が変更するタイミングでマスタデータの変更をすべきかどうかの判断をしなければならなくなってきた。
【０００５】
また、特開２００３−１６７９４２号公報に記述してあるマスタ設定方法では、生産スケジューリング行う際に、実績値と予測値を算出するものであって、生産計画・製造計画に基づきマスタデータを変更すべきかどうかの判断をすることができない。また、作業手順や作業者のスキルといった時系列に変動するとは考えにくい製造ラインの生産能力には対応することができないと考えられる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために本発明では、工場全体の生産計画の精度を高めるため、製造ラインから収集される要素作業単位の実績データと、設定パラメータを構成する要素作業毎の値と比較する手段を設け、これらのデータに基づく生産計画や製造計画を比較することで影響度を判断しながら設定値の補正を掛ける手段と同様の手段で精度の高い予測パラメータを設定する手段を有することを特徴としている。
【０００７】
すなわち、生産能力を算出するために必要なデータ（例えば、段取り時間、作業者の作業時間など）を製造ラインから収集し、それらのデータから実績に見合った生産能力を算出し、その生産能力が生産計画や製造計画に対してあらかじめ設定してある生産量の許容範囲からはずれているかどうかを判断しながら、設定マスタを補正することを可能としている。
【発明の効果】
【０００８】
以上のように本発明によれば、製造手順の変更が多い製品や作業者のスキルに依存するような製品の生産計画を精度よく作成することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、本発明の一実現形態について説明する。
【００１０】
図１は本発明の実現形態にかかる一実施例のシステム構成図である。
【００１１】
本システムは生産計画作成エンジン部１１、製造計画作成エンジン部１２、生産・製造計画マスタ部１３、製造ライン実績データ収集部１４、マスタデータ更新機能部１５からなる。生産計画作成エンジン部１１は、顧客からの需要に基づき、要求どおりの供給を実現するための計画を立案する部分、製造計画作成エンジン部１２は生産計画作成エンジン部から提供された生産計画を基に製造ライン１６で製造可能な計画を立案する部分、生産・製造計画マスタ部１３は生産計画や製造計画を立案するために必要なマスタデータを管理する部分、製造ライン実績データ収集部１４は生産・製造計画マスタ部１３を算出する上で必要となる製造ラインのデータを収集する部分、マスタデータ更新機能部１５は製造ライン実績データ収集部１４から収集されたデータから生産・製造計画マスタ部１３で管理しているマスタデータの更新する必要があるかどうかを判定する部分である。
【００１２】
次にマスタデータ更新機能部１５にある各機能について説明する。まず、ステップ201で生産能力を算出する工程の要素分解をする。ここで要素分解とは、生産能力を算出できるように工程を構成する必要な作業に分解することである。また、必要な作業とは、例えば、段取り作業、本体作業、測定作業という作業を指し、これらの作業内容のマスタは、マスタデータ更新機能部１５の中に格納されている。次に、ステップ202で分解した各作業単位の実績データを製造ライン実績データ収集部１４から取得する。製造ライン実績データ収集部では、マスタデータ更新機能部１５で定義された作業単位の開始時間と終了時間を収集しており、終了時間から開始時間を引くことで、当該作業の処理時間を算出することができる。次にステップ203で現在定義されているマスタデータとステップ202で収集された実績データとの差異をチェックする。ここでいう差異とは、実績データの値からマスタデータの値を引いたものを指す。つまり、実績データがマスタデータより大きい時には、正の値となり、実績データがマスタデータより小さい時には、負の値となる。ここで著しい差が見られるときには、工程の生産能力の見直しをする必要が生じるといえる。特に生産初期のマスタデータは、設計値から定義されているため、実績データとの差が大きくなると言える。次にステップ204でマスタデータとの差が大きい要素作業についてマスタデータの変更をする。マスタデータの変更については、現時点の値及び将来の値を対象とする。このとき、現時点の値としては、製造ライン実績データ収集部１４をそのまま用いることとし、将来の値については例えば、作業手順や作業者のスキルを勘案し、適宜補正を掛けた上で、値を算出することとする。この場合、作業習熟曲線を用いたり、生産計画・製造計画を立案する前までの実績の時系列推移を基に予測される値などを用いたりすることができる。次にステップ205で変更されたデータを工程の単位に纏めなおす。これにより実績データに基づく工程の生産能力の算出が可能となる。例えば、段取り作業のように生産量に依存しないマスタデータと本体作業のように生産量に依存するマスタデータでは、ここで算出される生産能力が異なってくる。次にステップ206で更新したマスタデータに基づき、製造ライン全体に対する影響度を算出する。ここでは、製造ラインをモデル化したシミュレーションなどを用いて、製造ラインとしての生産量を評価する。評価方法の例を図３に示す。301は生産予定数、302は生産上限数、303は生産下限数、304は実績からの予測生産量の推移を示している。ここで、生産上限数とは、製造ラインの生産能力最大で生産しうる生産量であり、生産下限数とは、生産計画上最低限遵守しなければならない生産量である。ステップ204で変更したマスタデータによって、生産下限数303以上に収まれば、全体の生産計画に影響を及ぼさないことが判断できる。しかし、本例のように生産下限数303を下回ることがあれば、顧客への供給に問題が生じることになるので、顧客への引当の変更、外部調達などの対策を至急に実施することが必要となる。なお、生産上限数302は、予測をするたびに見直すこととする。このように、製造ライン全体に対する影響度を算出した上で、最終的にステップ207でマスタデータの更新をする。これにより、本更新作業は、製造ライン実績データ収集部１４でデータが取得可能な限り、逐次実施することが可能となるため、生産計画・製造計画立案サイクルよりも短いサイクルで実施可能となる。従って、従来よりもリアルタイムにマスタデータを変更することが可能となり、精度の高い生産計画や製造計画を立案することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一実現形態の構成を示すシステム図である。
【図２】本発明のマスタデータを更新する方法を示すフローチャートである。
【図３】本発明のマスタデータを更新する方法における製造ラインへの影響度の評価方法を示す図である。
【符号の説明】
【００１４】
１１…生産計画作成エンジン部、１２…製造計画作成エンジン部、１３…生産・製造計画マスタ部、１４…製造ライン実績データ収集部、１５…マスタデータ更新機能部、１６…製造ライン、２０１〜２０７…マスタ更新機能部で用いているアルゴリズムの各ステップ、３０１…生産予定数、３０２…生産上限数、３０３…生産下限数、３０４…実績からの予測生産量の推移。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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